python决策树-1

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本文主要内容：

1. 通过简单的示例说明决策树，以及决策树的定义
2. 信息熵概念，以及决策树，树生成节点划分的依据。三种计算方法方法：

- 1.信息增益(由ID3算法作为特征选取标准)
- 2.信息增益比/率(由C4.5算法作为特征选取标准)
- 3.基尼指数(由CART作为特征选取标准)树的生成ID3算法，C4.5算法算法python实现以及示例

决策树示例，以及决策树的定义

下图决策树预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力，其中贷款用户主要具备三个属性：是否拥有房产，是否结婚，平均月收入。

每一个内部节点都表示一个属性条件判断，叶子节点表示贷款用户是否具有偿还能力（即类别）。 例如：用户甲没有房产，没有结婚，月收入5K。通过决策树的根节点判断，用户甲符合右边分支 (拥有房产为“否”)；再判断是否结婚，用户甲符合左边分支(是否结婚为否)；然后判断月收入是否大于 4k，用户甲符合左边分支 (月收入大于4K)，该用户落在“可以偿还”的叶子节点上。所以预测用户甲具备偿还贷款能力。

定义(决策树)

分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两种类型：内部结点(internal node )和叶结点(leaf node)。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。

分类过程

使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。

信息熵，决策树，树生成节点划分的依据

在信息论里面，熵(entropy)是信息不确定性的一个测度，熵越大则表示信息的不确定程度越高。这么说好像的确有点抽象，还是用公式解释吧：

这里H是熵，U可以理解为所有可能事件的集合，P(x)则是某一具体事件x发生的概率，对数的底一般取2。举个例子，预测明天的天气，如果能100%确定明天一定是晴天，那么熵就是-1*log1=0,也就是说不确定性为零。如果说明天有50%概率晴天，50%概率下雨，那么熵就是2*(-0.5)log0.5=2*(-0.5)(-1)=1,可以说不确定性为1。而如果明天有25%概率晴天，25%概率下雨，25%概率阴天，25%概率下雪，那么熵就是4*(-0.25)(log0.25)=2， 也就是说随着不确定程度的增加，熵也在不断地增大。 多少信息用信息量来衡量，我们接受到的信息量跟具体发生的事件有关。信息的大小跟随机事件的概率有关。越小概率的事情发生了产生的信息量越大，如四川发生地震了；越大概率的事情发生了产生的信息量越小，如太阳从东边升起来了（肯定发生嘛，没什么信息量）。这很好理解！

当随机变量只能取两个值，例如1,0即X的分布为：

P(X=1)=p, P(X=0)=1-p, 0<=p<=1

当p=0.5时，熵取值最大，随机变量不确定性最大(这个概率对我们”分类基本没什么用”)

计算增益，有三种方法：

1. 信息增益(由ID3算法作为特征选取标准)
2. 信息增益比/率(由C4.5算法作为特征选取标准)
3. 基尼指数(由CART作为特征选取标准)

信息增益

首先说明下条件熵：

定义(信息增益(information gain))

信息增益表示的是：得知特征X的信息而使得类Y的信息的不确定性减少的程度。 具体定义如下: 特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A)定义为集合D的经验熵H(D)与特征A给定条件下D的经验条件熵H(D|A)之差，即g(D,A)=H(D)-H(D|A) 根据信息增益准则进行特征选择的方法是：对训练数据集D，计算其每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征。

信息增益算法：

输入：训练数据集D和特征A；

输出：特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A)

(1)计算数据集D的经验熵H(D).

(2)计算特征A对数据集D的经验条件熵H(D|A).

(3)计算信息增益: g(D, A) = H(D) - H(D|A)

下面给出李航书中贷款申请判断的数据，以及计算示例。四个属性：

年龄: 0 -> 青年， 1 -> 中年， 2 -> 老年

有工作: 0 -> 否， 1 -> 是

有房子: 0 -> 否， 1 -> 是

信贷情况: 0 -> 一般， 1 -> 好， 2 -> 非常好

对应的Y类别0 -> 不能提供贷款， 1 -> 能提供贷款，

def get_loan_data_lh():
    x = np.array([
        [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2],
        [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 0]
    ])

    x = x.T
    y = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0])
    return x, y

首先计算类别的经验熵：

对应的代码如下：

def _cal_class_entropy(self, y):
    num = len(y)
    print num  # 15
    unique_class, counter = np.unique(y, return_counts=True)
    print unique_class, counter
    # [0 1] [6 9]
    # calculate each class probability
    class_prob = [c * 1.0 / num for c in counter]
    print class_prob
    # [0.40000000000000002, 0.59999999999999998]
    print self._cal_entropy(class_prob)
    # 0.970950594455

def _cal_entropy(self, arr_prob):
    """
    for example  arr_prob like [0.5, 0.5]
    return -1 * 0.5 *log0.5 + -1 * 0.5 * log0.5 = 1
    """
    # -1 * sum(Pi * logPi)
    return np.sum(-1 * np.log2(arr_prob) * arr_prob)

def test_cal_class_entropy():
    from create_data import get_loan_data_lh
    X, Y = get_loan_data_lh()
    dt = DTree()
    dt._cal_class_entropy(Y)

树的生成ID3算法，C4.5算法

算法python实现以及示例